响应面实验怎么做
发布网友
发布时间：2023-04-29 01:31
共1个回答
热心网友
时间：2023-10-31 18:50
响应面法（RSM）是一种综合试验设计和数学建模的优化方法，可有效减少试验次数，并且可以考察影响因素之间的交互作用。一般采用Design-Expert 软件进
首先点击Analysis 按钮，对线性函数，2FI 模型、二阶模型、三阶模型进行显著性检验，并通过对模型显著性检测、失拟项检测、相关性检验的数据进行对比，推荐适合的模型。本试验方案结果推荐采用二阶模型。然后( 点击ANOVA 按钮) 根据选择的模型进行方差分析以及显著性检验。方差分析中会对影响二次方程模型的常数项、一次项、二次项( 交互作用项) 、平方项( 曲面作用) 的显著性进行检验。
F值越大和P值越小越能代表相关系数的显著性。通过方差分析的模型（Model）Prob ＞ F 值＜ 0.05 视为模型是显著的，Prob ＞ F 值＜ 0.01 视为模型是极显著的。一次项A,B,C,交互项AB,AC,BC,二次项A^2,B^2,C^2和失拟项（Lack of Fit）的显著性同模型显著性。
在回归方程的方差分析表中要求模型（Model）的Prob ＞ F 值＜ 0.01 ，说明响应面回归模型达到了极显著水平，表明该拟合精度好可以利用该响应面近似模型进行后续的优化设计。失拟项（Lack of Fit）Prob ＞ F 值> 0.05，失拟项为不显著。（如果此处为显著，应检查重复实验组的结果是否正确。）一次项A,B,C,交互项AB,AC,BC,二次项A^2,B^2,C^2尽可能的为极显著。
可以看出一次项A,B,C,交互项BC,二次项A^2,B^2,C^2的Prob ＞ F 值＜ 0.01 ，说明对苦瓜甙质量影响极显著，交互项AB的Prob ＞ F 值＜ 0.05，说明对提取得到的苦瓜甙质量影响显著，其他因素不显著，很容易得到影响苦瓜甙质量的因素顺序为：提取时间> 温度 >乙醇浓度（比较F的大小）。
热心网友
时间：2023-10-31 18:50
响应面法（RSM）是一种综合试验设计和数学建模的优化方法，可有效减少试验次数，并且可以考察影响因素之间的交互作用。一般采用Design-Expert 软件进
首先点击Analysis 按钮，对线性函数，2FI 模型、二阶模型、三阶模型进行显著性检验，并通过对模型显著性检测、失拟项检测、相关性检验的数据进行对比，推荐适合的模型。本试验方案结果推荐采用二阶模型。然后( 点击ANOVA 按钮) 根据选择的模型进行方差分析以及显著性检验。方差分析中会对影响二次方程模型的常数项、一次项、二次项( 交互作用项) 、平方项( 曲面作用) 的显著性进行检验。
F值越大和P值越小越能代表相关系数的显著性。通过方差分析的模型（Model）Prob ＞ F 值＜ 0.05 视为模型是显著的，Prob ＞ F 值＜ 0.01 视为模型是极显著的。一次项A,B,C,交互项AB,AC,BC,二次项A^2,B^2,C^2和失拟项（Lack of Fit）的显著性同模型显著性。
在回归方程的方差分析表中要求模型（Model）的Prob ＞ F 值＜ 0.01 ，说明响应面回归模型达到了极显著水平，表明该拟合精度好可以利用该响应面近似模型进行后续的优化设计。失拟项（Lack of Fit）Prob ＞ F 值> 0.05，失拟项为不显著。（如果此处为显著，应检查重复实验组的结果是否正确。）一次项A,B,C,交互项AB,AC,BC,二次项A^2,B^2,C^2尽可能的为极显著。
可以看出一次项A,B,C,交互项BC,二次项A^2,B^2,C^2的Prob ＞ F 值＜ 0.01 ，说明对苦瓜甙质量影响极显著，交互项AB的Prob ＞ F 值＜ 0.05，说明对提取得到的苦瓜甙质量影响显著，其他因素不显著，很容易得到影响苦瓜甙质量的因素顺序为：提取时间> 温度 >乙醇浓度（比较F的大小）。
